通过影像组学与深度学习模型，快速准确识别脂肪肝的突破性研究

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大家好，欢迎来看今天的文献解读！今天我们要聊的文章是来自 PLOS ONE 的《Diagnostic of fatty liver using radiomics and deep learning models on non-contrast abdominal CT》。这篇文章探讨了如何利用无对比剂的腹部CT影像结合放射组学和深度学习模型，来精准诊断脂肪肝。对于临床医生来说，如何在非侵入性环境下高效地识别脂肪肝，尤其是早期发现，是一个迫切的需求。文章中提出的模型是否能成为我们临床实践中的新利器呢？一起来看看吧！ 在这项研究中，研究者们回顾性地分析了840位在郑州大学第一附属医院接受无对比剂腹部CT和定量CT检查的患者。他们将患者分为训练集和测试集，利用QCT技术作为参考标准，提取了大量的放射组学特征，并构建了多种机器学习和深度学习模型进行分类。这种方法的创新性在于首次将2D和3D的放射组学与深度学习模型结合，系统 ………………………………